基于DQN算法的支线集装箱船航线规划与配载协同优化方法 |
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引用本文: | 李俊,肖笛,温想,赵雅洁.基于DQN算法的支线集装箱船航线规划与配载协同优化方法[J].交通信息与安全,2023(6):132-141. |
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作者姓名: | 李俊 肖笛 温想 赵雅洁 |
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作者单位: | 1. 武汉科技大学汽车与交通工程学院;2. 天津港(集团)有限公司 |
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基金项目: | 湖北省自然科学基金项目(2023AFB071)资助; |
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摘 要: | 针对支线集装箱船运输中喂给港数和靠泊条件不一,以及集装箱船队船型多样的特点,考虑航线规划与配载环节在实际运输过程中的紧密联系,研究支线集装箱船航线规划与配载协同优化方法。采用两阶段分层方法研究航线规划与集装箱配载问题,设置多个港口、不同船型及其贝位和堆栈组合、不同尺寸集装箱的集合,并确定其间基本关系,实现两阶段优化过程的完整性和连续性。第一阶段以航线总运营成本最小为目标建立船舶航线规划模型,第二阶段从主贝计划角度出发进行配载优化,确认集装箱与堆栈的对应关系,以船舶混装堆栈数最小为目标建立船舶配载模型,保证船舶稳性在航线任意时段均满足要求,并减少堆栈混装数量,提高到港作业效率。为实现模型高效求解,基于深度强化学习的Deep Q-learning Network(DQN)算法架构,设计了航线规划与配载决策对应的马尔可夫过程,结合问题自身特征分别完成强化学习智能体状态空间、动作空间以及奖励函数设计,构建了两阶段分层求解的DQN算法。实验结果表明:随着船舶数量和船舶装载率的增加,模型精确求解的时间大幅增加,部分算例无法在600 s内完成求解,而DQN算法可实现快速求解;与模型及粒子群优化(Pa...
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关 键 词: | 支线集装箱船运输 航线规划 集装箱配载 深度强化学习 DQN算法 |
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